Plan du cours

Introduction à WrenAI OSS

  • Aperçu de l'architecture WrenAI
  • Composants clés et écosystème OSS
  • Installation et configuration

Modélisation sémantique dans Wren AI

  • Définition des couches sémantiques
  • Conception de métriques et de dimensions réutilisables
  • Meilleures pratiques pour la cohérence et la maintenabilité

La mise en pratique du Texte vers SQL

  • Mappage de la langue naturelle aux requêtes
  • Amélioration de l'exactitude de la génération SQL
  • Défis courants et dépannage

Calibration et optimisation des prompts

  • Stratégies d'ingénierie des prompts
  • Ajustement pour les jeux de données d'entreprise
  • Équilibrage de la précision et des performances

Mettre en place des barrières de sécurité

  • Empêcher les requêtes dangereuses ou coûteuses
  • Mécanismes de validation et d'approbation
  • Considérations en matière de gouvernance et de conformité

Intégration de WrenAI dans les workflows de données

  • Incorporation de Wren AI dans les pipelines
  • Connexion aux outils BI et de visualisation
  • Déploiements pour plusieurs utilisateurs et entreprises

Cas d'utilisation avancés et extensions

  • Plugins personnalisés et intégrations API
  • Extension de WrenAI avec des modèles ML
  • Échelle pour les grands ensembles de données

Résumé et prochains pas

Pré requis

  • Compréhension solide de SQL et des systèmes de base de données
  • Expérience avec la modélisation des données et les couches sémantiques
  • Connaissance des concepts d'apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel

Public cible

  • Ingénieurs de données
  • Ingénieurs analytiques
  • Ingénieurs ML
 21 Heures

Nombre de participants


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